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[多选题]

k-means算法主要优点（)。

A.解决聚类问题的一种经典算法，简单、快速

B.对处理大数据集，该算法是相对可伸缩和高效率的

C.当结果簇是密集的，它的效果较好

D.必须事先给出k(要生成的簇的数目)，而且对初值敏感，对于不同的初始值，可能会导致不同结果

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更多“k-means算法主要优点()。”相关的问题

第1题

关于K-means说法不正确的是：

A.算法可能终止于局部最优解

B.簇的数目k必须事先给定

C.对噪声和离群点数据敏感

D.适合发现非凸形状的簇

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第2题

以下哪一项属于k-means算法的优点

A.不必事先知道划分为几个簇

B.可以处理噪声和离群点

C.可以发现非凸形状的簇

D.效率较高

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第3题

以下哪一项属于k-means算法的优点

A.不必事先知道划分为几个簇

B.可以处理噪声和离群点

C.可以发现非凸形状的簇

D.效率较高

点击查看答案

第4题

以下哪一项属于k-means算法的优点

A.不必事先知道划分为几个簇

B.可以处理噪声和离群点

C.可以发现非凸形状的簇

D.效率较高

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第5题

下列哪个选项不是k-means算法的优点

A.算法简单、经典

B.当聚类的每个簇是密集的，且簇与簇之间区别特别明显时，其聚类效果较好

C.处理大数据集时是高效的，并且具有较好的可伸缩性

D.能够识别出噪声点

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第6题

8、下列哪个选项不是k-means算法的优点

A.算法简单、经典

B.当聚类的每个簇是密集的，且簇与簇之间区别特别明显时，其聚类效果较好

C.处理大数据集时是高效的，并且具有较好的可伸缩性

D.能够识别出噪声点

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第7题

简述K-means聚类算法的主要步骤
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第8题

k-means算法的优点主要有：

A.算法简单、经典

B.当聚类的每个簇是密集的，且簇与簇之间区别特别明显时，其聚类效果较好

C.处理大数据集时是高效的，并且具有较好的可伸缩性

D.能够识别出噪声点

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